Python清理Excel中表格《源数据》A-J列数据，如何写？

你可以使用Python中的pandas库来清理Excel中的表格数据。具体步骤如下：

1. 使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，将数据读入到一个DataFrame对象中。

2. 使用DataFrame对象的drop函数删除不需要的列，例如A-J列。

3. 使用DataFrame对象的to_excel函数将清理后的数据写入到一个新的Excel文件中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('input.xlsx', sheet_name='源数据')

# 删除A-J列
df = df.drop(columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])

# 将清理后的数据写入新的Excel文件
df.to_excel('output.xlsx', index=False)

请注意，以上代码仅供参考，具体实现可能需要根据实际情况进行调整。

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Python清理ExcelA-J列数据，如何写？

可以使用Python中的pandas库来清理Excel表格中的数据。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd

2. 读取Excel表格：df = pd.read_excel('文件名.xlsx')

3. 清理数据：df = df.drop(columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J'])

4. 将清理后的数据保存到新的Excel表格中：df.to_excel('新文件名.xlsx', index=False)

以上是一个简单的示例，具体的清理方法可以根据实际情况进行调整。

如何用python删除excel表格中有缺失的数据

在Python中，我们可以使用pandas库来处理Excel文件并删除其中的缺失数据。Pandas提供了一个方便的功能`dropna()`，可以用来删除包含缺失值的行或列。以下是一个简单的步骤：

1. 首先，安装所需的库如果还没安装：

pip install pandas openpyxl # 如果你要读取xlsx文件

2. 然后，加载Excel文件到pandas DataFrame：

import pandas as pd

# 加载数据
df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 请将'your_file.xlsx'替换为你的文件路径

3. 使用`dropna()`函数删除含有缺失值的行：

# 删除行中所有缺失值
df_cleaned = df.dropna(how='any')

# 或者仅删除某一列中的缺失值（例如'data_column'）
df_cleaned = df.dropna(subset=['data_column'])

4. 最后，你可以选择保存清理后的DataFrame回Excel文件：

df_cleaned.to_excel('cleaned_data.xlsx', index=False) # 将清洗后的数据保存到新的Excel文件